Probiotics for Trauma Patients: Should We Be Taking a Precautionary Approach?
Notice bibliographique
Résumé
The use of probiotics in the hospital setting is largely understudied and highly controversial. Probiotics are living organisms that, when taken internally, can produce an immunomodulating effect and improve the gastrointestinal (GI) mucosal barrier. Although used for centuries by healthy individuals for GI health, their use in the hospital setting is now gaining wide attention for the prevention of infectious complications such as antibiotic-associated diarrhea, Clostridium difficile infections, multiple-organ dysfunction syndrome, and ventilator-associated pneumonia. However, current understanding of the efficacy of probiotics in the acute care setting is confounded by the inconsistencies in the literature with regard to the strain of probiotic being studied, optimal dosage, and timing and duration of dosing, which make the formulation of clinical practice guidelines difficult. Although the safety of probiotics has been confirmed when used for the prevention and treatment of certain diseases, practitioners remain hesitant to administer them to their patients, citing the lack of high-quality studies clearly demonstrating efficacy and safety. Infection is a cause of late death in trauma patients, but only recently has research been conducted on the use of probiotics specifically for the prevention of hospital-acquired infections in trauma patients. In the face of such limited but promising research, is it reasonable to use probiotics for the prevention of infection in hospitalized trauma patients and improve outcomes? Use of the "precautionary principle" may be useful in this instance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».